【摘 要】
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研究并提出了一种图像边缘检测算法,对被脉冲噪声污染的图像进行预处理,从而便于图像的分析、理解等后续操作。与一般算法不同,该算法从图像的边缘特性入手来解决边缘检测问题,以由特性决定的一系列边缘点的约束条件作为算法基础,并用粗糙集理论解决了这些条件的相关问题,进而建立了整个边缘检测算法。计算机仿真表明,本文的算法能够有效地从含噪图像中提取边缘信息,较好地克服了传统算法对噪声的敏感性问题。
【机 构】
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天水师范学院物理与信息科学学院,陕西省军区司令部通信处,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金计划项目（1010RJZE028）, 天水师范学院中青年教师科研项目（TSA1001）及天水师范学院“青蓝”人才工程基金项目资助
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研究并提出了一种图像边缘检测算法,对被脉冲噪声污染的图像进行预处理,从而便于图像的分析、理解等后续操作。与一般算法不同,该算法从图像的边缘特性入手来解决边缘检测问题,以由特性决定的一系列边缘点的约束条件作为算法基础,并用粗糙集理论解决了这些条件的相关问题,进而建立了整个边缘检测算法。计算机仿真表明,本文的算法能够有效地从含噪图像中提取边缘信息,较好地克服了传统算法对噪声的敏感性问题。
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